Туманные вычисления
Fog computing
Что такое туманные вычисления
и почему без них не построить никакого интернета вещей
Туманные вычисления призваны расширить облачные функции хранения, вычисления и сетевого взаимодействия. Концепция предполагает обработку данных на конечных устройствах сети (компьютерах, мобильных устройствах, датчиках, смарт-узлах и т.п.), а не в облаке, решая таким образом основные проблемы, возникающие при организации интернета вещей.
Содержание |
Концепция
Термин Fog Computing («туманные вычисления») был введен в оборот вице-президентом компании Cisco Флавио Бономи (Flavio Bonomi) в 2011 году. Он предложил концепцию Fog Computing по аналогии с «облачными вычислениями» (Cloud Computing), как расширение «облака» до границ сети. Технологически, концепция Fog Computing тесно связана с распределёнными (облачными) дата-центрами, в которых серверы дата-центров могут располагаться во многих местоположениях, вплоть до границы сети. Дата-центры могут быть небольшими (контейнерного, модульного или мобильного исполнения), являясь фактически «выносами» крупных дата-центров. Таким образом, отличительная черта Fog Computing - приближенность к конечным пользователям и поддержка их мобильности.
Развитие интернета вещей (IoT, Internet of Things) потребовало поддержки мобильности устройств IoT для различных местоположений с геолокацией и с небольшой задержкой на обработку данных. Поэтому была предложена новая платформа для удовлетворения таких требований, которая и получила название Fog computing – «туманные вычисления». Её основной особенностью является обработка данных в непосредственной близости от источников их получения, без необходимости их передачи в крупные дата-центры только для того, чтобы их там обработать и передать назад результаты.
Таким образом, становится ясным происхождение термина «туманные вычисления»: когда густое облако опускается до поверхности земли (на границу сети), мы видим туман.
Стандартизация
В 2015 году с целью выработки единых подходов к реализации Fog компаниями ARM, Cisco, Dell, Intel, Microsoft, а также Принстонским Университетом (Princeton University), в США был создан консорциум OpenFog Consortium. В дальнейшем, в консорциум OpenFog вошло много других компаний (General Electric, Hitachi, ZTE и др), а также университетов, например, ShanghaiTech University. К 2018 году в OpenFog выходят более 50 членов. Консорциум OpenFog разрабатывает стандартную архитектуру OpenFog RA[1] (OpenFog Reference Architecture).
Реализация и архитектура
Как Cloud, так и Fog Computing, используют сходные ИТ-ресурсы: вычислительные устройства (серверы и процессоры компьютеров пользователей), узлы коммутации сети и системы хранения данных. Однако, расширение облака до границ сети не сводится лишь к масштабированию этого облака. Техническая реализация, а также спектр приложений Fog, могут значительно отличаться от Cloud. Fog предназначен, в основном, для приложений и услуг, которые плохо работают в архитектуре Cloud Computing, либо вообще не могут в ней работать. В основном, это область интернета вещей, нарастающее развитие которого не может быть полностью поддержано только при помощи решений Cloud[2]. Развитие IoT столкнулось с необходимостью фильтрации и предварительной обработки данных перед отправкой в облако. В основном, это следующие приложения:
- Приложения, требующие низкой и предсказуемой задержки передачи информации по сети, например, игровые приложения или видеоконференции.
- Приложения для транспорта, такие как: беспилотные автомобили, скоростные поезда, интеллектуальные транспортные системы и др.
- Приложения, требующие локальной обработки данных в реальном времени, такие как: интеллектуальные системы электроснабжения (Smart Grid), интеллектуальные транспортные системы (ИТС), геофизическая разведка недр, управление трубопроводами, сенсорные сети мониторинга окружающей среды и пр.
Fog не является альтернативой для Cloud. Напротив, Fog плодотворно взаимодействует с Cloud, особенно в администрировании и аналитике данных, и такое взаимодействие порождает новый класс приложений. Метавселенная ВДНХ 
Архитектура Fog Computing представляет собой некую «прослойку» на границе между облаком и устройствами интернета вещей с сенсорами, а также мобильными устройствами пользователей.
Основные архитектурные отличия Fog от Cloud:
- Обеспечение качества услуг (QoS, Quality of Service), что требует динамической адаптации приложений к состоянию сети.
- Отслеживание местоположения (Location Awareness) для того, чтобы поддерживать стабильность работы приложения в условиях мобильности терминала.
- Отслеживание контекстной информации (Context Awareness), т.е. способность обнаруживать наличие доступных ресурсов поблизости, чтобы задействовать их в работе приложения, с возможностью горизонтального взаимодействия.
В архитектуре Fog сетевые узлы (Fog Sites), расположенные ближе к облачным дата-центрам, обладают большей вычислительной мощностью и бóльшим объемом данных в системах хранения. Сетевые узлы, расположенные ближе к сенсорам интернета вещей и мобильным устройствам, обладают большей интерактивностью и быстрым откликом. Отличительной особенностью Fog является то, что в качестве сетевого узла могут выступать устройства пользователя, такие как персональные компьютеры, домашние шлюзы, телеприставки и мобильные устройства. Чтобы устройство пользователя могло работать как узел сети Fog, пользователь должен дать оператору связи соответствующее разрешение на использование вычислительной мощности своего гаджета в фоновом режиме, в обмен на различные льготы со стороны оператора.
Типовое применение Fog Computing
Некоторые сценарии использования
Сценариев использования Fog Computing может быть очень много, и развитие смежных технологий будет позволять всё новые сценарии. По данным Ovum, Fog Computing является основной средой для интернета вещей[3].
Автономные системы управления транспортом (ADS, Autonomous Driving System)
ADS используют различные многорежимные сенсоры, технологии компьютерного зрения и анализа изображений, спутниковое и сетевое позиционирование на картах и предиктивную аналитику, на базе которых ADS помогает управлять водителю или управляет самостоятельно движущимся транспортным средством. В таких приложениях требуется высокое быстродействие, поэтому Fog-узел с элементами искусственного интеллекта необходимо размещать непосредственно в транспортном средстве.[4].
Fog-системы в электронном здравоохранении (eHealth)
Fog-системы в медицине применяются в тех случаях, когда необходимо произвести оперативный анализ полученных данных с носимых пациентом датчиков и предпринять немедленные действия в соответствии с планом лечения[5].
Например, Fog-технологии уже применяются для контроля состояния больных диабетом и автоматического введения инъекций[6]. Сенсор на теле пациента определяет критическое значение содержания сахара в крови, и через Fog-сеть выдает сигнал на выполнение инъекции при помощи микро-шприца, также расположенного на теле пациента. Таким образом, пациент избавляется от необходимости постоянно производить измерения и делать инъекции самому.
Fog-проекты облачных провайдеров
В 2016 году три крупнейших провайдера облачных платформ - Amazon, Google и Microsoft - начали несколько проектов использования Fog Computing в своих экосистемах IoT, в которых применяется т.н. «безсерверная архитектура» (serverless architecture).
Безсерверная архитектура позволяет выполнять исходный код тысяч и миллионов пользователей (в частности, fog-устройств) внутри вычислительной среды, не заботясь о масштабировании ресурсов.
Microsoft
Компания Microsoft анонсировала поддержку функций Azure (Azure Functions) внутри платформы разработки SDK (Software Development Kit). Функции Azure вначале были введены в семейства облачных продуктов с безсерверной архитектурой (Serverless Architecture), разработанных в Microsoft.
Amazon
Компания Amazon разработала платформу Greengrass с поддержкой т.н. Lambda-функций (безсерверной архитектуры) в устройствах IoT при взаимодействии с облачной платформой AWS. Greengrass — это контейнер исполнения программного модуля, который может быть запущен непосредственно на Fog-устройстве, а не на сервере в дата-центре. Устройства с Greengrass могут обмениваться информацией между собой вне зависимости от наличия внешнего интернета, т.е. горизонтально между Fog-устройствами при помощи различных радио-протоколов интернета вещей.
Google представил платформу для интернета вещей Android Things с поддержкой микрокомпьютеров Intel Edison и Joule 570x, NXP Pico i.MX6UL и Argon i.MX6UL, а также Raspberry Pi 3. Fog-приложения разрабатываются на платформе Android Studio для любого из этих устройств. Android Things также обеспечивает интеграцию с Google Play и всей экосистемой Android, на которой сейчас работают 90% смартфонов в мире. Таким образом, система Android Things даёт возможность любому Android-смартфону или планшету работать в качестве Fog-узла.
Эти проекты показывают тенденцию «коммодитизации» устройств IoT, то есть проектирование и создание их на базе общедоступных элементов Fog Computing.
В России технологии IoT и Fog Computing используются, например, в решениях «интеллектуальный карьер» российской компании «ВИСТ Майнинг Технолоджи» (слово «майнинг» в названии российской компании используется в своём исходном значении – добыча полезных ископаемых).
Преимущества и прогнозы
Fog Computing – новая ступень развития облачных вычислений, которая снижает задержки, возникающие при передаче данных в центральное облако и обеспечивает новые возможности создания интеллектуальных устройств интернета вещей[7].
Преимуществом туманных вычислений является снижение объема данных, передаваемых в облако, что уменьшает требования к пропускной способности сети, увеличивает скорость обработки данных и снижает задержки в принятии решений. Туманные вычисления решают ряд самых распространенных проблем, среди которых:
- высокая задержка в сети;
- трудности, связанные с подвижностью оконечных точек;
- потеря связи;
- высокая стоимость полосы пропускания;
- непредвиденные сетевые заторы;
- большая географическая распределенность систем и клиентов.
Глобальный рынок Fog-систем оценивается в $18 млрд к 2022 году[8].
Самый большой потенциал развития технологии Fog computing имеют в следующих отраслях: энергетика, коммунальные службы, и транспорт, сельское хозяйство, торговля, а также здравоохранение и промышленное производство.
Энергетический сектор и коммунальные службы представляют собой наибольший рынок для систем Fog computing, с потенциалом роста до $3,84 млрд к 2022 году.
Сектор транспорта – второй по значимости потенциальный рынок для Fog computing с потенциалом роста до $3,29 млрд к 2022 году
Отрасль медицины представляет третий по величине рынок Fog computing, объём которого оценивается в $2,74 млрд к 2022 году.
Развитие в России
2016: Кремль поручил подготовить инфраструктуру туманных вычислений
1 июля 2016 года стало известно о том, что Кремль поручил Минкомсвязи, Минпромторгу, а также другим ведомствам подготовить инфраструктуру туманных вычислений.
По данным «Коммерсанта», администрация президента направила в Минкомсвязи, Минпромторг, «Ростелеком» и Агентство стратегических инициатив (АСИ) письмо с подписью президента Владимира Путина на тему развития туманных вычислений в России.
 | Поручено проработать внедрение туманных вычислений в экономику России, а также создание программно-аппаратных комплексов, необходимых для работы инфраструктуры туманных вычислений, — сообщил изданию человек, близкий к Кремлю. |  |
Другой источник в одном из профильных министерств в разговоре с газетой уточнил, что результаты выполнения поручения нужно представить в октябре 2016 года. Отмечается, что инициатива по работе в данной сфере исходит от «Ростелекома» и АСИ, чью идею поддержали в администрации президента.
«Коммерсантъ» сообщает, что Минпромторг обратился к нескольким российским технологическим компаниям с просьбой предоставить экспертизу проекта. В частности, соответствующую просьбу министерство направило компании «Т-Платформы», которая занимается разработкой вычислительной техники.[9]
Примечания
- ↑ https://www.openfogconsortium.org/wp-content/uploads/OpenFog_Reference_Architecture_2_09_17-FINAL.pdf
- ↑ Antonio Brogi, Stefano Forti, Ahmad Ibrahim, How to best deploy your Fog applications, probably. Accepted at ICFEC’17
- ↑ https://www.i-scoop.eu/internet-of-things-guide/iot-trends-2017/
- ↑ https://www.slideshare.net/JustinJacob27/autonomous-driving-system-ads
- ↑ http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/10/14/what-is-fog-computing-andwhy-it-matters-in-our-big-data-and-iot-world/#51ab6ef04971
- ↑ Fog Computing and Edge Computing Architectures for Processing Data From Diabetes Devices Connected to the Medical Internet of Things. Journal of Diabetes Science and Technology 2017, Vol. 11(4), стр. 647–652
- ↑ F. Bonomi, `Connected vehicles, the Internet of Things, and fog computing`. The Eighth ACM International Workshop on Vehicular Inter-Networking (VANET), Las Vegas, USA, 2011, pp. 13-15.
- ↑ https://www.openfogconsortium.org/wp-content/uploads/451-Research-report-on-5-year-Market-Sizing-of-Fog-Oct-2017.pdf
- ↑ Держи туман шире
